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Enregistrement W4294129067 · doi:10.1111/head.14386

A stated preference survey to explore patient preferences for novel preventive migraine treatments

2022· review· en· W4294129067 sur OpenAlexaff
Lena Hubig, Timothy R. Smith, Gin Nie Chua, Andrew Lloyd, Lauren Powell, Karissa Johnston, Linda Harris, Gilbert L’Italien, Vladimir Coric, Siu Hing Lo

Notice bibliographique

RevueHeadache The Journal of Head and Face Pain · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensBroadcom (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMigrainePreferencePsychologyMedicinePsychiatryEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to explore patient preference for attributes of calcitonin gene-related peptide (CGRP) inhibitors for the preventive treatment of migraine and to describe differences in treatment preferences between patients. BACKGROUND: CGRP inhibitors are a novel class of migraine drugs specifically developed for the preventive treatment of migraine. Clinicians should understand patient preferences for CGRP inhibitors to inform and support prescribing choices. METHODS: Patients with migraine in the US and Germany were recruited to participate in an online discrete choice experiment (DCE) survey, which presented hypothetical treatment choices using five attributes: mode of administration, side effects, migraine frequency, migraine severity, and consistency of treatment effectiveness. Attribute selection was informed by a literature review and semi-structured patient interviews (n = 35), and evaluated using patient cognitive debriefing interviews (n = 5). RESULTS: Of 680 who consented to participate, 506 participants completed the survey and were included in the study (US = 257; Germany = 249). Overall, participants placed highest importance (preference weight, beta = 1.65, p < 0.001) on the treatment's ability to reduce the severity of migraine (mild vs. unchanged severity), followed by consistent treatment effectiveness (beta = 1.13, p < 0.001), and higher chance of reduced migraine frequency (beta = 1.00, p < 0.001). Participants preferred an oral tablet every other day (beta = 1.00, p < 0.001) over quarterly infusion, quarterly injections (p = 0.019), or monthly injection (p < 0.001). Preference for all treatment attributes were heterogeneous, and the subgroup analyses found that participants naïve to CGRP monoclonal antibody treatments had a stronger preference for oral therapy compared to those with such experience (p = 0.006). CONCLUSION: In this DCE assessing CGRP inhibitors attributes, the main driver of patient choice was treatment effectiveness, specifically reduced migraine severity, and consistent treatment effectiveness. Further, patients exhibited an overall preference for an oral tablet every other day over injectables. Patients' experience with previous treatments informs the value they place on treatment characteristics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,353
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,056 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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